**说明：** 自2.0版本开始，动态图作为PaddleDetection默认版本，原`dygraph`目录切换为根目录，原静态图实现移动到`static`目录下。
- 动态图模型丰富度提升：
- 发布PP-YOLOv2及PP-YOLO tiny模型，PP-YOLOv2 COCO test数据集精度达到49.5%，V100预测速度达到68.9 FPS
- 发布旋转框检测模型S2ANet
- 发布两阶段实用模型PSS-Det
- 发布人脸检测模型Blazeface
- 新增基础模块：
- 新增SENet，GhostNet，Res2Net骨干网络
- 新增VisualDL训练可视化支持
- 新增单类别精度计算及PR曲线绘制功能
- YOLO系列模型支持NHWC数据格式
- 预测部署：
- 发布主要模型的预测benchmark数据
- 适配TensorRT6，支持TensorRT动态尺寸输入，支持TensorRT int8量化预测
- PP-YOLO, YOLOv3, SSD, TTFNet, FCOS, Faster RCNN等7类模型在Linux、Windows、NV Jetson平台下python/cpp/TRT预测部署打通:
- 检测模型压缩：
- 蒸馏：新增动态图蒸馏支持，并发布YOLOv3-MobileNetV1蒸馏模型
- 联合策略：新增动态图剪裁+蒸馏联合策略压缩方案，并发布YOLOv3-MobileNetV1的剪裁+蒸馏压缩模型
- 问题修复：修复动态图量化模型导出问题
- 文档：
- 新增动态图英文文档：包含首页文档，入门使用，快速开始，模型算法、新增数据集等
- 新增动态图中英文安装文档
- 新增动态图RCNN系列和YOLO系列配置文件模板及配置项说明文档